intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng Kinh tế học vi mô dành cho chính sách công: Bài 11 - GV. Vũ Thành Tự Anh

Chia sẻ: Hi Hi Ha Ha | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

52
lượt xem
3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài 11 - Lựa chọn trong điều kiện bất định. Nội dung trình bày trong chương này gồm: Đo lường mức độ hấp dẫn - Giá trị kì vọng, đo lường mức độ mạo hiểm, đo lường mức độ mạo hiểm - phương sai và độ lệch chuẩn, đo lường thái độ đối với may rủi,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế học vi mô dành cho chính sách công: Bài 11 - GV. Vũ Thành Tự Anh

  1. KINH TẾ HỌC VI MÔ DÀNH CHO CHÍNH SÁCH CÔNG LỰA CHỌN TRONG ĐIỀU KIỆN BẤT ĐỊNH Vũ Thành Tự Anh
  2. VÍ DỤ 1 (ELLSBERG)  Trong hộp có 300 quả bóng, 100 trắng, 200 hoặc đỏ hoặc xanh nhưng không biết số lượng cụ thể  Luật chơi: Chọn 1 trong 2 cách đặt cược: (1) Được 100 ngàn đồng nếu bóng rút ra màu trắng (2) Được 100 ngàn đồng nếu bóng rút ra màu đỏ  Đổi luật chơi: Chọn 1 trong 2 trò chơi sau: (1) Được 100 ngàn nếu bóng rút ra không phải trắng (2) Được 100 ngàn nếu bóng rút ra không phải đỏ 2
  3. Nhận xét:  Con người thường không thích sự không chắc chắn  Thái độ trước tình huống không chắc chắn của mỗi người là khác nhau  Nhớ lại bài toán cơ bản của người tiêu dùng:  Bài toán mới đặt ra là: (i) Đo lường mức độ hấp dẫn và rủi ro của tình huống (ii) Đo lường thái độ đối với rủi ro của cá nhân (iii) Nghiên cứu lựa chọn trong tình huống may rủi 3
  4. Thuật ngữ:  Tình huống may rủi/ mạo hiểm (risk)  Tình huống bất định (uncertainty)  Trong bài này, vì không cần phân biệt nên các thuật ngữ này được coi là tương đương  Xác suất chủ quan và khách quan 4
  5. Đo lường mức độ hấp dẫn Ví dụ: Trò chơi tung đồng xu (cân đối, đồng chất). Đặt cược cho mặt sấp hay ngửa: T/h 1: Nếu thắng được 20 ngàn, thua mất 10 ngàn? T/h 2: Nếu thắng được 10 ngàn, thua mất 10 ngàn? T/h 3: Nếu thắng được 5 ngàn, thua mất 10 ngàn? 5
  6. Đo lường mức độ hấp dẫn: Giá trị kì vọng  Công thức tính giá trị kì vọng: X  p1 X1  p2 X 2  p3 X 3 ... pn X n  Giá trị kì vọng của một tình huống là bình quân gia quyền giá trị của các kết cục có thể xảy ra, với trọng số (hay quyền số) là xác suất xảy ra các kết cục tương ứng 6
  7. Ví dụ 2: Đo lường mức độ mạo hiểm Trò chơi tung đồng xu (tiếp), nhưng khác biệt là giá trị thắng, thua lớn:  Nếu thắng được 1.1 triệu, thua mất 1 triệu?  Tại sao nhiều người sẽ không chơi trò chơi này, khi mà thu nhập kỳ vọng của trò chơi lớn hơn thu nhập ban đầu?  E(I) =0.5(2.1) =1.05 >1 • Không có tiền để tham gia số lần chơi đủ lớn • Sợ tình huống xấu xảy ra • Điều chính yếu là mức độ biến thiên của thu nhập 7
  8. Đo lường mức độ mạo hiểm: phương sai và độ lệch chuẩn  X X   X X  X X  X X  2 2 2 2 Var ( X )  p 1  p 2  p 3  ...  p n 1 2 3 n 8
  9. Ví dụ 2 (tiếp) Nhận xét: Trong cuộc sống có rất nhiều tình huống tương tự, dễ thấy nhất là trong lĩnh vực bảo hiểm: nhân thọ, thất nghiệp, y tế, phòng cháy chữa cháy, giao thông v.v. Q: Tại sao chúng ta mua bảo hiểm? A: Để giảm sự biến thiên về mức tiêu dùng Mức giá bảo hiểm chấp nhận được cao nhất của mọi người là khác nhau, phản ánh thái độ khác nhau của họ đối với sự may rủi. 9
  10. Đo lường thái độ đối với may rủi  Người ghét may rủi là người, khi được lựa chọn giữa một tình huống không chắc chắn và một tình huống chắc chắn có giá trị kỳ vọng tương đương, sẽ chọn tình huống chắc chắn.  Người thích may rủi thì ngược lại  Người bàng quan (trung tính) với may rủi chỉ quan tâm tới giá trị kỳ vọng mà không để ý tới độ may rủi của tình huống.  Chúng ta có thể nói gì về hàm thỏa dụng của ba nhóm người này? 10
  11. Lựa chọn của người tiêu dùng  Đường đẳng ích  Đường ngân sách  Lựa chọn tối ưu 11
  12. MỘT VÀI ỨNG DỤNG  Đa dạng hóa đầu tư  Bảo hiểm  Mua thông tin  Một số ví dụ trong chính sách công • Tiêu dùng và đầu tư khi lạm phát cao • Sự không ổn định và nhất quán của chính sách • “Tội ác và trừng phạt” 12
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
6=>0